IVS - 자율 주행을 위한 센서 데이터 관리 플랫폼

페타바이트 규모의 테스트 드라이브 데이터를 효율적으로 관리하여 인식, 센서 퓨전 및 경로 계획 알고리즘을 검증합니다.

IVS는 클라우드, 내부서버 및 전 세계적으로 분산된 스토리지 아키텍처에 저장된 테스트 드라이브 데이터를 분석, 미리보기 및 태그 지정할 수 있는 개방형 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼입니다. 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 관련 데이터를 쉽게 찾고 선택하고 테스트 캠페인을 위한 전용 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

  • 페타바이트 규모의 테스트 드라이브 데이터에 자동으로 태그 지정, 분석 및 처리
  • 전 세계적으로 분산된 데이터를 찾고 선택하며 미리 보고 데이터 세트 생성
  • 개방형 API를 통해 자체 작업을 통합하고 기존 인프라 및 도구와 쉽게 인터페이스

IVS - 자율 주행을 위한 센서 데이터 관리 플랫폼
데이터 선택의 AI

적용 분야

페타바이트 규모의 실제 데이터는개발 중에 종종 전 세계 여러 지역에서 기록되며 퍼블릭, 하이브리드 또는 프라이빗 클라우드에서 데이터를 관리하는 데 드는 비용은 막대합니다. 핵심 과제는 하나 또는 여러 데이터 센터에 저장된 데이터에 액세스, 분석 및 구조화하고 관련 이벤트를 자동으로 식별하는 것입니다. 이미 기록된 데이터, 중복되고 잠재적으로 폐기되거나 저렴한 스토리지 옵션에 저장될 수 있는 데이터, 인식, 융합 및 경로 계획 알고리즘을 테스트하는 데 여전히 필요한 데이터를 이해하는 것이 중요합니다.

기록된 데이터는 새로운 소프트웨어 릴리스의 개발 및 테스트 중에 활발하게 사용됩니다. 이를 위해 개발자, IT 엔지니어 또는 테스트 엔지니어는 데이터를 필터링하고 테스트 목표 및 핵심 성과 지표(KPI)에 따라 맞춤형 데이터 세트를 생성합니다. 일반적으로, 자동화된 워크플로는 실측을 효율적으로 추출하거나, 확장 가능한 재처리 테스트를 수행하거나, 가상 세계에서 추가 테스트를 위한 시뮬레이션 시나리오를 생성하는 데 사용됩니다.

주요 이점

IVS 센서 데이터 관리 플랫폼을 사용하면 전 세계 데이터 센터에 저장된 모든 테스트 드라이브 데이터에 동시에 액세스하고 관리할 수 있습니다. 데이터를 이해하고 데이터 전송을 줄이며 동급 최고의 성능으로 데이터를 처리하면 자동 주행 알고리즘을 개발할 때 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 어디서나 데이터에 즉시 액세스하고 공유
  • 예를 들어, 컷인, 컷아웃, 추월 기동, 차선 변경 및 중요 시나리오에 AI 기반 탐지기를 사용하는 등 동적 주행 기동을 포함한 시나리오를 자동으로 찾습니다.
  • 실제 레코딩을 복사하지 않고 데이터 선택 및 미리보기
  • 실제 및 시뮬레이션된 테스트 드라이브 분석, 통계 생성, 중복 및 관련 데이터 분류
  • 데이터 필터링 및 데이터 세트 생성
  • 데이터 처리 작업 실행 및 워크플로 자동화
  • 개방형 API를 통해 기존 클라우드 인프라 및 도구 인터페이스
  • 템플릿, 가이드 워크플로 및 RTMaps 그래픽 개발 환경을 사용하여 자체 작업 개발
  • 위치와 상관없이 여러 사용자가 동시에 작업 수행

데이터 기반 개발 및 검증을 위한 dSPACE 솔루션 통합

IVS는 데이터 기반 개발 및 검증을 위해 dSPACE 도구 체인에 긴밀하게 통합되어 있습니다. 예를 들어, dSPACE AUTERA 데이터 로깅 시스템으로 기록된 데이터의 일관성은 전용 작업을 사용하여 검증할 수 있으며 소프트웨어 및 하드웨어 재처리를 위한 dSPACE 데이터 재생 솔루션은 IVS의 센서 데이터 관리와 긴밀하게 인터페이스됩니다.

또한 IVS는 데이터 세트, KPI, 테스트 중인 시스템, 테스트 보고서 및 대시보드를 포함하여 사용자가 테스트를 포괄적으로 관리할 수 있도록 하는 SIMPHERA 데이터 재생 테스트 솔루션과 원활하게 연결됩니다.

기능 설명
일반
  • 웹 기반 사용자 인터페이스
  • CI/CD 통합 및 자동화를 위한 REST API
  • 클라우드에 구애받지 않는 플랫폼 아키텍처
  • 하이브리드 클라우드/온프레미스 배포 지원
  • AWS 및 Microsoft® Azure®에서 자동화된 스크립트 기반 설치
  • 센서 및 차량 버스 데이터(RTMaps, ROS/ROS2, MDF4, ADTF 등)에 대한 AWS S3, Microsoft® Azure® Blob 서비스 및 다양한 파일 형식 지원
  • Docker 컨테이너를 통한 맞춤형 프로세싱 모듈 통합
  • 최적화된 고대역폭 데이터 스트림 관리
요구 사항
  • 쿠버네티스(Kubernetes)
  • S3 또는 Blob 스토리지
데이터 태깅 모듈 및 시나리오 감지기
  • 온도, 강수, 눈, 비, 안개, 흐림, 일광, 황혼, 밤, 일조량 부족과 같은 기상 조건
  • 교통 참여자의 유형 및 상대 위치, 그리고 주변 차량 및 교통 밀도와 같은 교통 조건
  • 도로 범주, 차선 수, 교차로, 곡률, 교통 표지, 속도 제한, 로터리, 다리, 터널
  • 지리 참조, 지리적 영역, GNSS 위치
  • 컷인, 컷아웃, 추월, 차선 변경, 교통 합류 등의 역동적인 운전 조작
  • 코너 케이스(차량간 최소 거리가 일정값 이하로 떨어지는 경우 등)
  • 예를 들어 요 레이트, 차량 속도, 가속도, 제동 신호, 방향 표시기, 와이퍼 신호 또는 운전자 이탈을 포함한 차량 버스로부터의 모든 유형의 센서 신호 평가
  • 맞춤형 모듈
실측 추출
  • UAI Annotator로 인터페이스
  • 개방 및 문서화된 API로 타사 주석 도구를 인터페이스
익명화
  • UAI Anonymizer로 인터페이스
KPI 추출기
  • 기능 벤치마킹 및 회귀 테스트를 위한 내장 KPI 추출기
    • 실측값과 2D 경계 박스 비교(픽셀 좌표)
    • 실측값과 3D 경계 박스 비교(세계 좌표)
  • Python 또는 C++와 맞춤형 KPI 추출기의 손쉬운 통합

IVS에 대한 고객의 의견입니다.

"많은 연구소 및 자율 주행 기업들과 마찬가지로 퀸즐랜드 공과대학의 측정 차량은 주행 중에 테라바이트의 센서 데이터를 생성합니다. 차이점은 IVS(Intempora Validation Suite)가 데이터를 효율적으로 관리 및 검색하고 기존 레이블에 맞춤형 알고리즘을 추가하여 더 잘 식별할 수 있도록 함으로써 프로젝트의 특정하거나 관련된 코너 케이스에 대한 액세스를 용이하게 하는 능력을 크게 향상시켰다는 것입니다. 자율주행 시스템의 소프트웨어 구성 요소를 수정할 때 AWS 클라우드에 호스팅된 센서 데이터 관리 솔루션을 통해 이미 수행된 주행 상황의 불일치를 추출하여 보다 광범위한 안전 분석을 제공할 수 있습니다.”

Sebastien Glaser, 호주 퀸즐랜드 공과대학 지능형 교통 시스템 교수

RTMaps 멀티 센서 애플리케이션에서 센서 융합 및 인식 알고리즘의 개발, 테스트, 벤치마킹 및 검증을 위한 소프트웨어 환경. SIMPHERA SIMPHERA는 자율주행에 필요한 기능을 시뮬레이션하고 검증하는 웹기반 솔루션으로 고도 확장이 가능합니다. AUTERA 자율주행 애플리케이션용 차량 내 데이터 로깅 및 프로토타이핑 시스템 understand.ai 자율 주행을 위한 최첨단 데이터 주석화 및 테스트 시나리오 생성
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